从官方的Programming Guides中看到的 我理解streaming中的checkpoint有两种,一种指的是metadata的checkpoint,用于恢复你的streaming:一种是rdd的checkpoint的:下面的代码指的是第一种: // Function to create and setup a new StreamingContext def functionToCreateContext(): StreamingContext = { val ssc = new S…

Spark Streaming揭秘 Day33 checkpoint的使用 今天谈下sparkstreaming中,另外一个至关重要的内容Checkpoint. 首先,我们会看下checkpoint的使用.另外,会看下在应用程序重新启动时,是如何处理checkpoint的. Checkpoint保存什么 checkpoint作为容错的设计,基本思路是把当前运行的状态,保存在容错的存储系统中(一般是hdfs).对于容错的处理,肯定是围绕作业紧密相关的,保存内容包括元数据和数据两部分. 从元数据角度…

根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 val b = a.map(func) 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元素上并生成新…

spark streaming中维护kafka偏移量到外部介质 以kafka偏移量维护到redis为例. redis存储格式 使用的数据结构为string,其中key为topic:partition,value为offset. 例如bobo这个topic下有3个分区,则key-value结构如下: bobo:0的偏移量为x bobo:1的偏移量为y bobo:2的偏移量为z 消费时指定offset 主要是如下两个方法: createKafkaStream()创建kakfa流 getOffsets…

Spark Streaming中的操作函数讲解 根据根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元…

本期内容 : BatchDuration与 Process Time 动态Batch Size Spark Streaming中有很多算子,是否每一个算子都是预期中的类似线性规律的时间消耗呢? 例如:join操作和普通Map操作的处理数据的时间消耗是否会呈现出一致的线性规律呢,也就是说,并非数据量规模越大就是简单加大BatchDuration 就可以解决问题的,数据量是一个方面,计算的算子也是一个考量的因素. 使用BatchSize来适配我们的流处理程序 : 线上的处理程序越来越重要,流入的数据…

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频…

有两种方式,一种是sparkstreaming中的driver起监听,flume来推数据:另一种是sparkstreaming按照时间策略轮训的向flume拉数据. 最开始我以为只有第一种方法,但是尼玛问题在于driver起来的结点是没谱的,所以每次我重启streaming后发现尼玛每次都要修改flume的sinks,蛋疼死了,后来才发现有后面的方法,好吧,把不同的方法代码写出来,其实变化不大.(代码转自官方的githup) 第一种,监听端口: package org.apache.spark.…

Spark Streaming的back pressure 在讲flink的back pressure之前,我们先讲讲Spark Streaming的back pressure.Spark Streaming的back pressure出现的原因呢,我想大家应该都知道,是为了应对短期数据尖峰.Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的,在之前呢,只能通过限制最大消费速度(这个要人为压测预估),对于基于Receiver 形式,我们可以通过配置 spa…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…